Metode Behav Res. 2016 Mar 1.
Dantlgraber M1, Wetzel E2, Schützenberger P3, Stieger S2, Reips UD2.
Minimalizem
V psiholoških raziskavah narašča zanimanje za uporabo analize latentnih razredov (LCA) za raziskovanje kvantitativnih konstruktov. Namen te študije je prikazati, kako se lahko LCA uporabi za vpogled v konstrukt in izbiro elementov med razvojem testa. Pokažemo dodatne prednosti LCA nad faktorsko analitičnimi metodami, in sicer lahko (1) opišemo skupine udeležencev, ki se razlikujejo po vzorcih odzivov, (2) za določitev ustreznih mejnih vrednosti, (3) za ocenjevanje postavk in (4) ) za oceno relativnega pomena koreliranih dejavnikov. Kot primer smo raziskali konstrukcijo odvisnosti od Facebooka s pomočjo Facebook Addiction Test (F-AT), prilagojene različice testa za odvisnost od interneta (I-AT). Uporaba LCA olajša razvoj novih testov in kratkih oblik uveljavljenih testov. Predstavljamo kratko obliko F-AT, ki temelji na rezultatih LCA, in potrdi LCA pristop ter kratek F-AT z več zunanjimi merili, kot so klepet, branje novic in objavljanje posodobitev stanja. Na koncu razpravljamo o prednostih LCA za vrednotenje kvantitativnih konstruktov v psiholoških raziskavah.
KLJUČNE BESEDE:
Bifactor model; Facebook; Internet odvisnost; Analiza latentnih razredov; Kratka oblika
;